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| 編輯推薦： |
1.互联网金融及大数据发展趋势下的课程改革成果
互联网金融和大数据时代的到来使金融人才培养与管理面临新的问题与挑战，高等院校的金融类课程体系设置和人才培养必须紧跟金融市场的变化，加快课程体系改革，着力培养适应互联网和大数据新时代需求的金融专业人才。本书正是在这样的背景下策划，顺应产业发展、顺应教学趋势、顺应课程改革。
2.金融科技类专业必修课，市场空间大
本书是金融科技、互联网金融、计算金融等专业的必修课程，以与现实金融业发展相接轨，向金融学专业的学生系统介绍当前金融领域科技的发展趋势、核心要素以及产业模式等，并且也可作为从事金融、量化、投资等行业人员的参考书，市场空间大。
3.核心教学团队，权威赋能
本书是我社多年的合作伙伴——南京邮电大学经济学院金融工程系李婵娟教授团队的最新力作，李老师是南京邮电大学金融系金融科技类课程的负责人，本书是李老师江苏省社会科学基金专项课题的重要成果，权威赋能。
4.职教本科十四五参评储备产品
基于今年十四五评奖，《互联网金融理论与应用》《金融科技概论》《金融科技》的产品获评高职专科十四五，本书可作为职教本科十四五的教材参与下次评选。
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| 內容簡介： |
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本书根据教育部新版专业目录和课程标准，基于“专业引导、实践赋能、思政融合、立体教学”的理念，全面介绍金融科技的新理论与实践。全书共 11 章，包括金融科技概述、大数据技术、云计算、人工智能、区块链、大数据在金融中的应用、云计算在金融中的应用、人工智能在金融中的应用、区块链在金融中的应用、金融科技风险与管理、金融科技监管。本书可作为高等院校经济管理类专业开设金融科技类课程的教材，也可作为从事金融、量化、投资等行业人员的参考书。
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| 關於作者： |
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李婵娟，女，1986年1月生，南京邮电大学副教授，博士，南京大学理论经济学博士后，应用经济学、应用统计专业硕士生导师。近年来，作为第一主持人，主持承担各类科研项目10项，其中，省部级项目2项，市厅级与校级项目6项，横向项目2项；作为主要成员，参与国家级和省部级重要科研项目10余项；在《山东大学学报（哲学社会科学版）》、《山西财经大学学报》、《现代经济探讨》、《情报科学》等国内重要学术刊物上发表学术论文（CSSCI）9篇，出版论著1部。
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| 目錄：
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目录
第 一章 金融科技概述 1
第 一节 金融科技的定义与实质 1
一、金融科技的定义 1
二、 金融科技与相关概念辨析 2
三、金融科技的实质 4
第二节 金融科技的起源与发展 6
一、金融科技的发展历程 6
二、全球主要国家金融科技发展概况 10
第三节 金融科技的应用与发展趋势 16
一、金融科技的技术基础与应用场景 16
二、金融科技的发展趋势 19
第四节 金融科技的经济影响 22
一、金融科技对金融市场的影响 22
二、金融科技对消费市场的影响 23
三、金融科技对投资市场的影响 23
第二章 大数据技术 27
第 一节 大数据概述 27
一、大数据时代的背景 27
二、大数据的概念 28
三、大数据思维方式 29
第二节 数据采集与预处理 31
一、数据采集 31
二、数据清洗 32
三、数据变换 33
四、数据脱敏 34
第三节 大数据存储与管理 36
一、概述 36
二、大数据存储与管理技术 37
第四节 数据处理与分析 43
一、数据处理与分析的概念 43
二、机器学习和数据挖掘算法 45
三、大数据处理与分析技术 46
第五节 数据可视化 48
一、可视化概述 48
二、可视化图表 50
第三章 云计算 52
第 一节 云计算基础 52
一、云计算的定义 52
二、相关概念 53
三、云计算的特征 55
四、发展与应用云计算的意义 56
第二节 云计算模型 58
一、角色模型 58
二、交付模型 59
三、部署模型 61
第三节 云计算核心技术 63
一、宽带网络和Internet架构 63
二、数据中心技术 64
三、虚拟化技术 66
四、WEB技术 68
五、多租户技术 69
六、服务技术 69
第四节 云计算机制 70
一、基础设施机制 70
二、特殊云机制 73
三、云管理机制 75
四、云安全机制 77
第五节 云计算发展现状、问题和趋势 80
一、云计算发展现状 80
二、云计算存在的问题 84
三、云计算的未来趋势 85
第四章 人工智能 93
第 一节 人工智能的概念及其发展 93
一、人工智能基本概念 93
二、人工智能发展历史 95
第二节 人工智能分类 100
一、弱人工智能 100
二、强人工智能 100
三、超人工智能 101
第三节 人工智能的核心算法 102
一、机器学习的分类 102
二、机器学习和深度学习算法 105
第四节 人工智能的技术方向 109
一、计算机视觉 109
二、语音识别 111
三、自然语言处理 112
四、知识图谱 112
第五节 人工智能发展现状和未来趋势 113
一、发展现状 113
二、未来趋势 115
第五章 区块链 118
第 一节 区块链基本概念 118
一、基本概念 118
二、发展历程 119
三、基本特征 121
第二节 区块链分类 121
一、公有链 121
二、私有链 122
三、联盟链 123
四、混合链 123
五、主链和侧链 124
第三节 区块链层级架构 125
一、早期的区块链架构 126
二、近期的区块链架构 127
三、区块链+数据管理架构 128
四、区块链+大数据治理 129
第四节 区块链核心技术 130
一、共识机制 130
二、分布式账本 140
三、智能合约 141
四、密码学 142
第五节 区块链发展现状和未来趋势 145
一、发展现状 145
二、未来趋势 147
第六章 大数据在金融中的应用 152
第 一节 大数据与金融概述 152
第二节 大数据在银行中的应用 154
一、概述 154
二、大数据与银行负债业务 155
三、大数据与银行资产业务 156
四、大数据与银行中间业务 157
第三节 大数据在征信中的应用 160
一、概述 160
二、大数据征信的理论基础 162
三、大数据征信体系的模式 165
第四节 大数据在证券业中的应用 169
一、概述 169
二、量化投资 170
第七章 云计算在金融中的应用 177
第 一节 云计算在银行业的应用 177
一、云计算应用于银行业的主要功能环节 177
二、云计算应用于银行业的优点分析 179
三、云计算应用于银行业的不足分析 179
第二节 云计算在证券业的应用 185
一、云计算应用于证券业的主要功能环节 185
二、云计算应用于证券业的优点分析 187
三、云计算应用于证券业的不足分析 188
第三节 云计算在保险业的应用 191
一、云计算应用于保险业的主要功能环节 191
二、云计算应用于保险业的优点分析 192
三、云计算应用于保险业的不足分析 194
第八章 人工智能在金融中的应用 200
第 一节 计算机视觉和语音识别在金融领域的实践 200
一、计算机视觉和语音识别在智能支付的应用 200
二、计算机视觉和语音识别在金融安防的应用 201
第二节 自然语言处理在金融领域的实践 202
一、自然语音处理在智能客服的应用 202
二、自然语音处理在银行网点智能化转型的应用 203
三、自然语言处理在智能服务提供的应运 204
四、自然语言处理在金融欺诈防控的应用 205
第三节 知识图谱在金融领域的实践 206
一、知识图谱在智能投研的应用 206
二、知识图谱在智能营销的应用 208
三、知识图谱在证券市场违法违规行为识别的应用 210
第九章 区块链在金融中的应用 215
第 一节 区块链在票据行业应用 215
一、区块链应用于票据管理的主要功能环节 215
二、区块链应用于票据管理的优点分析 216
三、区块链应用于票据管理的不足分析 217
第二节 区块链在支付结算行业应用 220
一、瑞波币简介 221
二、瑞波结算网络特点与亮点 221
三、瑞波币结算挑战 222
第三节 区块链在供应链金融领域应用 222
一、区块链应用于供应链金融特点 223
二、区块链应用于供应链金融不足 225
第四节 数字货币 228
一、数字货币出现背景 228
二、数字货币理论支撑 229
三、数字货币种类 233
四、我国法定数字货币发展 235
第五节 区块链在金融领域应用发展趋势和挑战 247
一、其他领域应用 247
二、应用挑战 253
第十章 金融科技风险与管理 257
第 一节 金融科技风险概述 257
一、金融科技风险的界定 257
二、金融科技风险的特征 257
第二节 金融科技风险的分类 259
一、技术风险 259
二、市场风险 260
三、操作风险 260
四、政策风险 262
五、道德风险 262
第三节 金融科技风险的影响 263
一、对金融体系的影响 263
二、对实体经济的影响 264
三、对法律监管的影响 266
第四节 金融科技风险管理 268
一、金融科技风险管理的主体 268
二、金融科技风险管理的理念 268
三、金融科技风险管理的措施和手段 269
第十一章 金融科技监管 271
第 一节 金融科技监管概述 271
一、金融科技监管的概念 271
二、金融科技监管的必要性 272
三、金融科技监管内容 273
第二节 金融科技监管的类型 275
一、适应性监管模式 275
二、包容性监管模式 275
三、协作式监管模式 276
第三节 国内外金融科技监管的现状及发展趋势 277
一、国外金融科技监管现状 277
二、国内金融科技监管现状 279
第四节 金融科技监管的应用场景 282
一、国外金融科技监管的应用场景 282
二、国内金融科技监管的应用场景 285
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